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    <title>Prompt | 阿泽的笔记</title>
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Navigation</span><!--[--><!--[--><a class="VPLink link VPNavBarMenuLink" href="/" tabindex="0" data-v-7f418b0f data-v-42ef59de><!--[--><span data-v-42ef59de>首页</span><!--]--></a><!--]--><!--[--><a class="VPLink link VPNavBarMenuLink" href="/case/" tabindex="0" data-v-7f418b0f data-v-42ef59de><!--[--><span data-v-42ef59de>案例</span><!--]--></a><!--]--><!--[--><a class="VPLink link VPNavBarMenuLink" href="/tools/" tabindex="0" data-v-7f418b0f data-v-42ef59de><!--[--><span data-v-42ef59de>工具</span><!--]--></a><!--]--><!--]--></nav><!----><div class="VPNavBarAppearance appearance" data-v-a0fd61f4 data-v-e6aabb21><button class="VPSwitch VPSwitchAppearance" type="button" role="switch" title="toggle dark mode" aria-checked="false" data-v-e6aabb21 data-v-ce54a7d1 data-v-b1685198><span class="check" data-v-b1685198><span class="icon" data-v-b1685198><!--[--><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" viewbox="0 0 24 24" class="sun" data-v-ce54a7d1><path 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class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/git%E7%AC%94%E8%AE%B0.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>git笔记</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/js%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%82%B9.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>js知识点</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/linux%E5%91%BD%E4%BB%A4.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>linux命令</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/linux%E5%9F%9F%E5%90%8D%E9%85%8D%E7%BD%AE%E5%8F%8A%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BB%A3%E7%90%86.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>linux域名配置及反向代理</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/mac%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%AC%94%E8%AE%B0.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>mac使用笔记</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/mysql%E5%91%BD%E4%BB%A4.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>mysql命令</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/php%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%8F%8A%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%87%BD%E6%95%B0.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>php基础及常用函数</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/react.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>react</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/uniapp%E7%AC%94%E8%AE%B0.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>uniapp笔记</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/vue%E7%AC%94%E8%AE%B0.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>vue笔记</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/tools/%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>前端基础知识</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><!--]--></div></section></div><div class="group" data-v-b00e2fdd><section class="VPSidebarItem level-0 collapsible collapsed" data-v-b00e2fdd data-v-e31bd47b><div class="item" role="button" tabindex="0" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><h2 class="text" data-v-e31bd47b>案例</h2><div class="caret" role="button" aria-label="toggle section" tabindex="0" data-v-e31bd47b><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" focusable="false" viewbox="0 0 24 24" class="caret-icon" data-v-e31bd47b><path d="M9,19c-0.3,0-0.5-0.1-0.7-0.3c-0.4-0.4-0.4-1,0-1.4l5.3-5.3L8.3,6.7c-0.4-0.4-0.4-1,0-1.4s1-0.4,1.4,0l6,6c0.4,0.4,0.4,1,0,1.4l-6,6C9.5,18.9,9.3,19,9,19z"></path></svg></div></div><div class="items" data-v-e31bd47b><!--[--><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/css%E6%8A%80%E5%B7%A7.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>css技巧</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%B5%8B%E8%AF%95%E8%84%9A%E6%9C%AC.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>python自动测试脚本</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/uniapp%E8%B8%A9%E5%9D%91%E8%AE%B0%E5%BD%95.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>uniapp踩坑记录</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/vuex%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%A4%BA%E4%BE%8B.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>vuex使用示例</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/vue%E5%85%AD%E7%A7%8Dl%E4%BC%A0%E8%BE%93%E6%96%B9%E5%BC%8F.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>vue六种l传输方式</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/vue%E5%AE%9E%E4%BE%8B%E6%8A%80%E5%B7%A7.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>vue实例技巧</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E5%BC%80%E6%BA%90vue%E7%BB%84%E4%BB%B6.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>优秀的开源vue组件</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E5%89%8D%E7%AB%AF%E6%97%A5%E5%BF%97.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>前端日志</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%AF%8C%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%9C%AC%E7%BC%96%E8%BE%91%E5%99%A8.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>开发富文本本编辑器</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E6%8F%92%E4%BB%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>插件使用配置</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%B8%83%E5%B1%80.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>样式布局</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><div class="VPSidebarItem level-1 is-link" data-v-e31bd47b data-v-e31bd47b><div class="item" data-v-e31bd47b><div class="indicator" data-v-e31bd47b></div><a class="VPLink link link" href="/case/%E8%BD%ACpdf%E7%9B%B8%E5%85%B3.html" data-v-e31bd47b><!--[--><p class="text" data-v-e31bd47b>转pdf相关</p><!--]--></a><!----></div><!----></div><!--]--></div></section></div><!--]--><!--[--><!--]--></nav></aside><div class="VPContent has-sidebar" id="VPContent" data-v-5a346dfe data-v-669faec9><div class="VPDoc has-sidebar has-aside" data-v-669faec9 data-v-6b87e69f><!--[--><!--]--><div class="container" data-v-6b87e69f><div class="aside" data-v-6b87e69f><div class="aside-curtain" data-v-6b87e69f></div><div class="aside-container" data-v-6b87e69f><div class="aside-content" data-v-6b87e69f><div class="VPDocAside" data-v-6b87e69f data-v-3f215769><!--[--><!--]--><!--[--><!--]--><div class="VPDocAsideOutline" role="navigation" data-v-3f215769 data-v-d330b1bb><div class="content" data-v-d330b1bb><div class="outline-marker" data-v-d330b1bb></div><div class="outline-title" role="heading" aria-level="2" data-v-d330b1bb>On this page</div><nav aria-labelledby="doc-outline-aria-label" data-v-d330b1bb><span class="visually-hidden" id="doc-outline-aria-label" data-v-d330b1bb> Table of Contents for current page </span><ul class="root" data-v-d330b1bb data-v-d0ee3533><!--[--><!--]--></ul></nav></div></div><!--[--><!--]--><div class="spacer" data-v-3f215769></div><!--[--><!--]--><!----><!--[--><!--]--><!--[--><!--]--></div></div></div></div><div class="content" data-v-6b87e69f><div class="content-container" data-v-6b87e69f><!--[--><!--]--><!----><main class="main" data-v-6b87e69f><div style="position:relative;" class="vp-doc _ai%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0_%E4%BA%8C%E3%80%81%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF" data-v-6b87e69f><div><h1 id="prompt" tabindex="-1">Prompt <a class="header-anchor" href="#prompt" aria-label="Permalink to &quot;Prompt&quot;">​</a></h1><p>所谓提示词，就是如何让ChatGPT更精准的理解你的意图，输出你想要的答案。找到与ChatGPT对话的技巧。</p><h2 id="写提示词的一些原则" tabindex="-1">写提示词的一些原则 <a class="header-anchor" href="#写提示词的一些原则" aria-label="Permalink to &quot;写提示词的一些原则&quot;">​</a></h2><ul><li><strong>清晰的指令</strong>：足够清晰明确地说明你希望模型为你返回什么，最后更加细致地说明需求，避免模糊表达。</li><li><strong>提供上下文和例子</strong>：给出较为充分的上下文信息，让模型更好地理解相关背景。如果能够提供示例，模型能表现更好（类似传统LLM中的in-context learning）。</li><li><strong>善用符号和语法</strong>：使用清晰的标点符号，标题，标记有助于转达意图，并使输出更加容易被解析</li><li><strong>让模型一步一步地思考</strong>：在这种方法中，模型逐步进行思考，并呈现出涉及的步骤，这样做可以降低结果的不准确的可能性，并对模型响应的可解释性有很大的帮助。</li><li><strong>激励模型反思和给出思路</strong>：可以在prompt中用一些措辞激励模型给出理由，这样有助于我们更好地分析模型生成结果，同时，思维过程的生成，也有助于其生成更高质量的结果。</li><li><strong>给容错空间</strong>：如模型无法完成指定的任务，给模型提供一个备用路径，比如针对文本提问，可以加入如果答案不存在，则回复“无答案”</li><li><strong>让模型给出信息来源</strong>：在模型结合搜索或者外部知识库时，要求模型提供他的答案的信息来源，可以帮助LLM的答案减少捏造，并获取到最新的信息。</li></ul><h2 id="善于总结自己的提示词模板" tabindex="-1">善于总结自己的提示词模板 <a class="header-anchor" href="#善于总结自己的提示词模板" aria-label="Permalink to &quot;善于总结自己的提示词模板&quot;">​</a></h2><p>一个Prompt 可能包含的6个要素：任务，上下文，示例，角色，格式和语气，而且这些要素是按重要性降序排列的。</p><p>【角色】-- 选填 角色明确指定ChatGPT和Bard（如果涉及到虚构的角色）所扮演的角色或身份。这可以是具体的人，也可以是虚构的角色，有助于调整语气和内容以适应特定角色的需求。</p><p>【任务】-- 必填 明确表达你希望ChatGPT完成的任务或目标。</p><p><em>这里可以具体拆分： 1.你的问题或者任务描述 2.你的目标 3.你的要求</em></p><p>【上下文】--选填 上下文提供了与任务相关的背景信息，以确保模型可以理解问题的背景和约束条件。这包括用户的背景信息、成功标准、所处环境等。上下文对于任务的明确性和有效性至关重要。</p><p>【示例】--选填 提供示例可以明确示范所需的内容和格式，从而提高输出质量。</p><p>【输出格式】--选填 格式部分可视化了你期望输出的外观和结构，如表格、列表、段落等。明确指定输出的格式可以确保ChatGPT生成的内容符合你的预期。</p><p>【语气】--选填 语气定义了输出文本的语气或风格，如正式、非正式、幽默等。指定语气有助于确保ChatGPT的回应符合所需的情感和风格要求。</p><h2 id="提示词方法" tabindex="-1">提示词方法 <a class="header-anchor" href="#提示词方法" aria-label="Permalink to &quot;提示词方法&quot;">​</a></h2><h3 id="one-shot-few-shot提示学习法" tabindex="-1">One-shot &amp; Few-shot提示学习法 <a class="header-anchor" href="#one-shot-few-shot提示学习法" aria-label="Permalink to &quot;One-shot &amp; Few-shot提示学习法&quot;">​</a></h3><p>只需要将一些类似的问题的问题+答案作为prompt的一部分进行输入即可</p><h3 id="zero-shot-cot提示方法" tabindex="-1">Zero-shot-CoT提示方法 <a class="header-anchor" href="#zero-shot-cot提示方法" aria-label="Permalink to &quot;Zero-shot-CoT提示方法&quot;">​</a></h3><p>在提示词尾部追加一句“Let’s think step by step”，即可大幅提高模型推理能力。</p><p>如果切换到中文语境下，对指令“Let’s think step by step”进行中文翻译，做了大量的测试后，得出结论： <strong>“请一步步进行推理并得出结论”要远远好于“请让我们一步步进行思考”等类似的提示词语句</strong></p><h3 id="few-shot-cot提示方法" tabindex="-1">Few-shot-CoT提示方法 <a class="header-anchor" href="#few-shot-cot提示方法" aria-label="Permalink to &quot;Few-shot-CoT提示方法&quot;">​</a></h3><p>过编写思维链样本作为提示词，让模型学会思维链的推导方式，从而更好的完成推导任务</p><h3 id="least-to-most-prompting-ltm提示法" tabindex="-1">LEAST-TO-MOST PROMPTING（LtM提示法） <a class="header-anchor" href="#least-to-most-prompting-ltm提示法" aria-label="Permalink to &quot;LEAST-TO-MOST PROMPTING（LtM提示法）&quot;">​</a></h3><p>通过提示模板“To solve __, we need ti first solve:”来引导模型创建子问题</p><p>‘为了解决“<strong>”这个问题，我们首先要解决的问题是</strong>’也是经过验证的、最为恰当、同时也最能够得到准确回答的提示词模板，建议经常使用，并验证其功能。</p><h2 id="prompt-creator" tabindex="-1">prompt creator <a class="header-anchor" href="#prompt-creator" aria-label="Permalink to &quot;prompt creator&quot;">​</a></h2><div class="language- vp-adaptive-theme line-numbers-mode"><button title="Copy Code" class="copy"></button><span class="lang"></span><pre class="shiki github-dark vp-code-dark"><code><span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">I want you to become my Expert Prompt Creator. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Your goal is to help me craft the best possible prompt for my needs. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">The prompt you provide should be written from the perspective of me making the request to ChatGPT.</span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Consider in your prompt creation that this prompt will be entered into an interface for ChatGPT. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">The process is as follows: </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">1. You will generate the following sections: </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Prompt: {provide the best possible prompt according to my request} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Critique: {provide a concise paragraph on how to improve the prompt. Be very critical in your response} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Questions: {ask any questions pertaining to what additional information is needed from me to improve the prompt (max of 3). </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">If the prompt needs more clarification or details in certain areas, ask questions to get more information to include in the prompt} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">2. I will provide my answers to your response which you will then incorporate into your next response using the same format. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">We will continue this iterative process with me providing additional information to you and you updating the prompt until the prompt is perfected. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Remember, the prompt we are creating should be written from the perspective of me making a request to ChatGPT. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">Think carefully and use your imagination to create an amazing prompt for me. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">You&#39;re first response should only be a greeting to the user and to ask what the prompt should be about.</span></span>
<span class="line"><span style="color:#e1e4e8;">try to response in Chinese for all the questions after this.</span></span></code></pre><pre class="shiki github-light vp-code-light"><code><span class="line"><span style="color:#24292e;">I want you to become my Expert Prompt Creator. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Your goal is to help me craft the best possible prompt for my needs. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">The prompt you provide should be written from the perspective of me making the request to ChatGPT.</span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Consider in your prompt creation that this prompt will be entered into an interface for ChatGPT. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">The process is as follows: </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">1. You will generate the following sections: </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Prompt: {provide the best possible prompt according to my request} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Critique: {provide a concise paragraph on how to improve the prompt. Be very critical in your response} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Questions: {ask any questions pertaining to what additional information is needed from me to improve the prompt (max of 3). </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">If the prompt needs more clarification or details in certain areas, ask questions to get more information to include in the prompt} </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">2. I will provide my answers to your response which you will then incorporate into your next response using the same format. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">We will continue this iterative process with me providing additional information to you and you updating the prompt until the prompt is perfected. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Remember, the prompt we are creating should be written from the perspective of me making a request to ChatGPT. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">Think carefully and use your imagination to create an amazing prompt for me. </span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">You&#39;re first response should only be a greeting to the user and to ask what the prompt should be about.</span></span>
<span class="line"><span style="color:#24292e;">try to response in Chinese for all the questions after this.</span></span></code></pre><div class="line-numbers-wrapper" aria-hidden="true"><span class="line-number">1</span><br><span class="line-number">2</span><br><span class="line-number">3</span><br><span class="line-number">4</span><br><span class="line-number">5</span><br><span class="line-number">6</span><br><span class="line-number">7</span><br><span class="line-number">8</span><br><span class="line-number">9</span><br><span class="line-number">10</span><br><span class="line-number">11</span><br><span class="line-number">12</span><br><span class="line-number">13</span><br><span class="line-number">14</span><br><span class="line-number">15</span><br><span class="line-number">16</span><br></div></div><h1 id="agent" tabindex="-1">AGENT <a class="header-anchor" href="#agent" aria-label="Permalink to &quot;AGENT&quot;">​</a></h1><p>Agent（智能体）是一种能够利用 LLM 的能力来执行特定任务或完成特定目标的软件实体或模块，它通常具有自主性、交互性和适应性等特点，以下是具体介绍：</p><ul><li><strong>自主性</strong>：Agent 可以在一定程度上自主地决定如何行动来完成任务，而不是仅仅对外部输入做出简单的反应。例如在一个智能客服系统中，Agent 能够根据用户提出的问题，自主地从 LLM 获取相关信息，并组织语言进行回答，无需人工干预每个具体步骤。</li><li><strong>交互性</strong>：Agent 能够与外部环境进行交互，包括与用户、其他软件系统或其他 Agent 进行通信和交互。比如在智能办公场景中，Agent 可以与员工进行对话，获取任务指令，同时也能与办公软件系统交互，获取和处理相关文档、数据等信息。</li><li><strong>适应性</strong>：Agent 能够根据环境的变化和任务的要求，动态地调整自己的行为和策略。以内容创作场景为例，当市场需求或用户偏好发生变化时，负责内容创作的 Agent 可以根据新的趋势和要求，调整创作的风格、主题和重点，利用 LLM 生成更符合需求的内容。</li></ul><p>Agent 通常会结合特定的工具、知识或规则来增强 LLM 的能力，使 LLM 能够更好地应用于各种实际场景。例如，一个具有检索工具的 Agent 可以在回答问题时，利用 LLM 的语言理解和生成能力，同时结合检索工具获取最新、最准确的信息，从而给出更全面、更准确的答案。</p><h2 id="典型的业务架构" tabindex="-1">典型的业务架构 <a class="header-anchor" href="#典型的业务架构" aria-label="Permalink to &quot;典型的业务架构&quot;">​</a></h2><h3 id="ai-embedded模式" tabindex="-1">AI Embedded模式 <a class="header-anchor" href="#ai-embedded模式" aria-label="Permalink to &quot;AI Embedded模式&quot;">​</a></h3><p>这个场景，很好理解，就是在我们的传统应用中，其中某个环节加入了LLM的能力来帮我们提效做一些事情。</p><h3 id="ai-copilot模式" tabindex="-1">AI Copilot模式 <a class="header-anchor" href="#ai-copilot模式" aria-label="Permalink to &quot;AI Copilot模式&quot;">​</a></h3><p>这种模式，是在我们的系统应用中，广泛的应用LLM的能力，再通过我们的应用进行串联，这也是目前使用最多的模式。 我们目前能看到各种各样的Copilot,Microsoft Copilot，GitHub Copilot等等。</p><p>在这些场景中，大家并不会依赖算法的结果进行最终决策，大都是作为一种信息的收集来源和参考。对比传统的搜索引擎，更多的是效率上的提升，形态其实没有发生本质变化。</p><h3 id="ai-agent模式" tabindex="-1">AI Agent模式 <a class="header-anchor" href="#ai-agent模式" aria-label="Permalink to &quot;AI Agent模式&quot;">​</a></h3><p>这个我们可以看到，明显与前两种模式不同，前两种模式的任务主要还是以人来实现为主，LLM作为辅助。</p><p>而Agent模式，人只需要提出要求和指令，AI可以自动帮助拆解任务，完成任务的执行。</p><h2 id="单agent和multi-agent" tabindex="-1">单Agent和Multi-Agent <a class="header-anchor" href="#单agent和multi-agent" aria-label="Permalink to &quot;单Agent和Multi-Agent&quot;">​</a></h2><ul><li><strong>单 Agent</strong>：指在一个环境中只有一个智能体自主地感知环境、做出决策并执行动作以实现其目标。这个智能体独立运作，不依赖其他智能体的协作，例如一个简单的智能家居控制程序，它根据室内温度传感器的数据自动调节空调温度，整个过程由这一个程序（即单 Agent）独立完成。</li><li><strong>多 Agent</strong>：是由多个智能体组成的系统，每个智能体都有自己的目标、知识和能力，它们在同一环境中相互作用、相互协作或竞争，共同完成一个复杂的任务或实现多个相关目标。比如一个城市交通管理系统，包含多个智能体，如交通信号灯控制智能体、车辆调度智能体等，它们通过信息交互和协作来优化城市交通流量。</li></ul><h2 id="技术架构" tabindex="-1">技术架构 <a class="header-anchor" href="#技术架构" aria-label="Permalink to &quot;技术架构&quot;">​</a></h2><h3 id="纯prompt" tabindex="-1">纯prompt <a class="header-anchor" href="#纯prompt" aria-label="Permalink to &quot;纯prompt&quot;">​</a></h3><p>基本的对话式，你问一句，我答一句。。。</p><p><img src="https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/035f20cd4ad7472380b553adbca98119~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:3024:0:0:0:q75.awebp#?w=338&amp;h=409&amp;s=20650&amp;e=png&amp;b=fefdfd" alt="image.png"></p><h3 id="agent-function-calling" tabindex="-1">Agent + Function Calling <a class="header-anchor" href="#agent-function-calling" aria-label="Permalink to &quot;Agent + Function Calling&quot;">​</a></h3><ul><li>Agent：AI 主动提要求</li><li>Function Calling：AI 要求执行某个函数</li><li>场景举例：你问过年去哪玩，ta 先反问你有多少预算</li></ul><p><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/20da0c6adec94f39b33ec8475d29a9fb~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:3024:0:0:0:q75.awebp#?w=619&amp;h=454&amp;s=45829&amp;e=png&amp;b=ffffff" alt="image.png"></p><h3 id="rag-retrieval-augmented-generation" tabindex="-1">RAG（Retrieval-Augmented Generation） <a class="header-anchor" href="#rag-retrieval-augmented-generation" aria-label="Permalink to &quot;RAG（Retrieval-Augmented Generation）&quot;">​</a></h3><ul><li>Embeddings：把文字转换为更易于相似度计算的编码。这种编码叫<strong>向量</strong></li><li>向量数据库：把向量存起来，方便查找</li><li>向量搜索：根据输入向量，找到最相似的向量</li><li>场景举例：考试时，看到一道题，到书上找相关内容，再结合题目组成答案。然后，就都忘了</li></ul><p><img src="https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9331a1d6c1f54d3fafec8cd74e94a9d5~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:3024:0:0:0:q75.awebp#?w=740&amp;h=346&amp;s=80123&amp;e=png&amp;b=ffffff" alt="image.png"></p><h3 id="fine-tuning" tabindex="-1">Fine-tuning <a class="header-anchor" href="#fine-tuning" aria-label="Permalink to &quot;Fine-tuning&quot;">​</a></h3><p>大模型的微调</p><h2 id="应用示例" tabindex="-1">应用示例 <a class="header-anchor" href="#应用示例" aria-label="Permalink to &quot;应用示例&quot;">​</a></h2><h3 id="function-calling" tabindex="-1">Function Calling <a class="header-anchor" href="#function-calling" aria-label="Permalink to &quot;Function Calling&quot;">​</a></h3><p><strong>函数调用（Function Calling）</strong> 是 OpenAI 在 6 月 13 日发布的新能力。根据官方博客描述，函数调用能力可以让模型输出一个请求调用函数的消息，其中包含所需调用的函数信息、以及调用函数时所携带的参数信息。这是一种将 GPT 能力与外部工具 / API 连接起来的新方式。</p><p>支持函数调用的新模型，可以根据用户的输入自行判断何时需要调用哪些函数，并且可以根据目标函数的描述生成符合要求的请求参数。</p><h3 id="actions" tabindex="-1">Actions <a class="header-anchor" href="#actions" aria-label="Permalink to &quot;Actions&quot;">​</a></h3><p>定义与用途：Actions（动作）是ChatGPT的一种新功能，旨在允许模型在对话中直接执行特定的动作，这些动作可能涉及模型的内部功能或特定的任务执行。</p><p>新特性： 直接交互：Actions可以让模型在对话中直接触发和执行特定任务，如生成图像、执行代码等，无需外部插件介入。 任务多样性：支持多种不同的任务类型，如文本生成、图像处理、数据分析等。</p><p>更流畅的用户体验：通过Actions，用户体验更加直接和流畅，不需要离开对话界面即可完成多种任务。</p><p>自定义动作：支持创建自定义动作，以适应特定的用例或需求。</p><p>集成内部工具：与内置的工具和功能（如Python环境、DALL-E图像生成等）紧密集成。</p><h2 id="rag-vs-fine-tune" tabindex="-1">RAG VS Fine-Tune <a class="header-anchor" href="#rag-vs-fine-tune" aria-label="Permalink to &quot;RAG VS Fine-Tune&quot;">​</a></h2><table><thead><tr><th>参考指标</th><th>RAG</th><th>微调</th></tr></thead><tbody><tr><td>外部数据源</td><td>✅</td><td>❌</td></tr><tr><td>修改模型行为</td><td>❌</td><td>✅</td></tr><tr><td>应对“幻觉”</td><td>✅</td><td>❌</td></tr><tr><td>庞大的训练数据</td><td>❌</td><td>✅</td></tr><tr><td>数据偏动态</td><td>✅</td><td>❌</td></tr><tr><td>数据可解释</td><td>✅</td><td>❌</td></tr></tbody></table></div></div></main><footer class="VPDocFooter" data-v-6b87e69f data-v-ef5dee53><!--[--><!--]--><!----><nav class="prev-next" data-v-ef5dee53><div class="pager" data-v-ef5dee53><!----></div><div class="pager" data-v-ef5dee53><a class="pager-link next" href="/tools/adb%E5%91%BD%E4%BB%A4.html" data-v-ef5dee53><span class="desc" data-v-ef5dee53>Next page</span><span class="title" data-v-ef5dee53>adb命令</span></a></div></nav></footer><!--[--><!--]--></div></div></div><!--[--><!--]--></div></div><!----><!--[--><!--]--></div></div>
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